Lección 5 del curso Cálculo para Ciencia de Datos y Machine Learning.
En la lección anterior vimos los principales tipos de funciones que podemos encontrar en el Cálculo.
En esta lección veremos algunas propiedades fundamentales de las funciones y que resultan de interés en diferentes técnicas y algoritmos de la Ciencia de Datos y el Machine Learning:
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Como acabamos de ver, una función es continua cuando no presenta «saltos» en su valor al variar la variable independiente. Por otra parte, los mínimos y máximos de una función son los valores extremos que puede alcanzar la variable dependiente, mientras que una función acotada tiene valores mínimos y máximos finitos.
También vimos que una función convexa tiene una forma de U o tazón, facilitando el uso de algoritmos para encontrar mínimos en el entrenamiento de modelos de Machine Learning.
Así que ya tenemos claras varias propiedades básicas de las funciones, las cuales resultan relevantes en diferentes técnicas de la Ciencia de Datos y del Machine Learning.
En la próxima lección nos enfocaremos en las funciones de una y de múltiples variables que encontraremos comúnmente en diferentes algoritmos de la Ciencia de Datos y el Machine Learning.
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